Joint Intrinsic and Extrinsic LiDAR-Camera Calibration in Targetless Environments Using Plane-Constrained Bundle Adjustment

要約

この論文では、平面拘束バンドル調整 (BA) を使用した、LiDAR カメラ システムの内部および外部キャリブレーションを統合するための新しいターゲットレス手法を紹介します。
私たちの方法では、シーン内の平面からの LiDAR 点群測定と、それらの平面から得られた視点を利用します。
私たちの方法の核となる新しさは、統合最適化問題として定式化される視覚的な BA と、視点と LiDAR 点群平面の間の位置合わせとの統合にあります。
この定式化は、内部キャリブレーションと外部キャリブレーションを同時に実現すると同時に、視点に深さの制約を与えて内部キャリブレーションの精度を高めます。
実験は公開データシーケンスと自己収集データセットの両方で行われます。
この結果は、当社のアプローチが他の最先端 (SOTA) 手法を上回るだけでなく、困難な環境下でも顕著な校正精度を維持できることを示しています。
ロボット工学コミュニティの利益のために、私たちはコードをオープンソース化しました。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel targetless method for joint intrinsic and extrinsic calibration of LiDAR-camera systems using plane-constrained bundle adjustment (BA). Our method leverages LiDAR point cloud measurements from planes in the scene, alongside visual points derived from those planes. The core novelty of our method lies in the integration of visual BA with the registration between visual points and LiDAR point cloud planes, which is formulated as a unified optimization problem. This formulation achieves concurrent intrinsic and extrinsic calibration, while also imparting depth constraints to the visual points to enhance the accuracy of intrinsic calibration. Experiments are conducted on both public data sequences and self-collected dataset. The results showcase that our approach not only surpasses other state-of-the-art (SOTA) methods but also maintains remarkable calibration accuracy even within challenging environments. For the benefits of the robotics community, we have open sourced our codes.

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